Физика денег

ТАК УЖ УСТРОЕНЫ ЛЮДИ. ВО ВСЕХ БЕДАХ ИМ ОБЯЗАТЕЛЬНО ХОЧЕТСЯ КОГО-ТО ОБВИНИТЬ. ЖЕЛАТЕЛЬНО — ПЕРСОНАЛЬНО. СЕГОДНЯ НЕРЕДКО ЗВУЧАТ УТВЕРЖДЕНИЯ, ЧТО НЫНЕШНЮЮ ФИНАНСОВУЮ КАТАСТРОФУ СПРОВОЦИРОВАЛИ «МАТЕМАТИКИ-ЛОВКАЧИ» C УОЛЛ-СТРИТ. НО ДЕЙСТВИТЕЛЬНОСТЬ, КАК ВОДИТСЯ, КУДА БОЛЕЕ МНОГОГРАННА.

В последние год–полтора, практически сразу за тем, как разразился финансово-экономический кризис, на книжном рынке чуть ли не ежемесячно появляется по несколько работ, анализирующих произошедшее и пытающихся выявить важнейшие причины катастрофы.

Как это бывает с любым крупномасштабным событием, глубоко затронувшим очень многих, взгляды на корни и природу последнего кризиса различаются у разных людей очень существенно. Вплоть до диаметральной противоположности. Иначе говоря, совсем не факт, что по прочтении той или иной книги экспертов о кризисе у читателя появится внятное представление о том, как же все-таки столь серьезная беда могла случиться. И почему ее не сумели предотвратить лучшие умы финансово-экономической науки.

Тем не менее многие из этих книг наполнены весьма любопытным фактическим материалом, дающим богатую пищу для собственных размышлений всякому вдумчивому читателю.

Вот, скажем, совсем недавно, в минувшем феврале, у американского журналиста Скотта Паттерсона из газеты Wall Street Journal вышла книга, в которой автор явно хочет показать, что им обнаружены ни много ни мало подлинные виновники нынешнего кризиса. Об этом громко заявляет уже само название произведения — «Квонты: как новое племя математиков-ловкачей покорило Уолл-Стрит и чуть его не разрушило»1 .

Среди людей из мира финансов и инвестиций сленговый термин «квонт» уже довольно давно стал общеупотребительным. Однако для всех остальных, вероятно, будут уместны некоторые пояснения. Первоначально слово «quant» в финансовой индустрии стали использовать как сокращение в контексте «quantitative analysis», то есть «количественных» методов анализа, выступающих как альтернатива более традиционным «качественным». Соответственно, термином «quant fund» стало принято обозначать те финансовые структуры, которые обеспечивают свое благосостояние на основе математических вычислительных моделей, а не рекомендаций опытных экспертов рынка. Одновременно и сотрудников квонт-фондов, создающих алгоритмы для торговли на биржах или модели-программы для управления финансовыми рисками, обычно именуют тем же словом «квонты».

Сейчас на Нью-Йоркской фондовой бирже, к примеру, почти 30% всех трейдинговых операций осуществляют уже не люди, а программные роботы-алгоритмы. Схожая картина характерна и для многих других финансовых структур по всему миру. При этом расцвет количественных методов инвестирования принято считать одним из «великих финансовых достижений нашего времени».

Без всяких преувеличений можно говорить, что квонты, вооруженные весьма продвинутыми научными познаниями и супербыстрыми компьютерами, произвели на Уолл-стрит подлинную революцию. Но имеются и достаточно выразительные свидетельства, согласно которым чрезмерное доверие к математическим моделям и технические особенности высокочастотного трейдинга на биржах ощутимо усугубляли известные финансовые катастрофы — вроде «черного понедельника» (1987), коллапса фонда LTCM (1998) и «великого кредитного облома» (2007).

Новая книга Скотта Паттерсона написана очень бойко и вполне могла бы служить в качестве альбома с живыми и колоритными набросками портретов некоторых из ведущих игроков в области квонт-трейдинга. Но если бы название этого альбома более адекватно раскрывало его содержание (скажем, так: «Квонты, или Как куче физиков и математиков удалось сделать — а некоторым затем и быстро потерять — на бирже гигантские суммы денег с помощью компьютерных программ и алгоритмов»), то и обсуждать здесь, в общем-то, было бы нечего. В финансовом мире всегда было сколько угодно самых разных историй о фантастических состояниях и тотальных разорениях.

Но подзаголовок книги звучит совсем иначе и утверждает, что автоматический трейдинг «захватил» и даже «почти уничтожил» Уолл-стрит. Поэтому вполне естественно ожидать от содержания работы чего-то гораздо большего, нежели клишированные картины роскоши («гаражи с коллекциями Ferrari», «обсыпанные бриллиантами платья» и т. д.) или нажим на явное пристрастие наиболее успешных квонтов к азартным карточным играм (сквозная тема повествования).

Читатель книги быстро понимает, что большинство героев — это топ-менеджеры квонт-фондов, выбранные автором, похоже, в основном за их любовь к покеру. Однако вплоть до последней страницы так и остается в целом неясным, какова же была реальная роль этих людей в катастрофическом ухудшении экономической ситуации осенью 2008-го, когда разразился кризис на рынке ипотечных кредитов.

Совсем не секрет, что бывшие физики и математики ныне играют существенную роль не только в биржевом трейдинге, но и на других важных финансовых направлениях. В частности, компьютерные модели широко использовались в качестве основы деятельности крупнейших в США компаний по ипотечным кредитам и операциям с недвижимостью (Fannie Mae, Freddie Mac, Lehman Brothers, AIG). Крупные проблемы этих корпораций, как все помнят, дали начало глобальному финансовому кризису — однако в книге Паттерсона об этом практически не говорится. А коль скоро автору предъявить на этот счет нечего, то и связь тут, скорее всего, имеется очень опосредованная. Если она, конечно, вообще есть.

Но из этого, впрочем, совершенно не следует вывод о «полной невиновности» квонтов в кризисе или о незначительной роли их математических моделей в работе современных финансовых структур. Для более объективного взгляда на происходящее явно будет полезно хотя бы вкратце рассмотреть историю вопроса.

Американские физики и математики в заметных масштабах начали менять места работы с академических институтов на офисы Уолл-стрит в конце 1970-х годов, когда потихоньку сошел на нет «научный бум», вызванный мощными вливаниями правительства в науку из-за запуска в космос советского спутника. Параллельно этому процессу ряды преподавателей в колледжах и университетах плотно заполнились совсем еще не старыми выпускниками 60-х годов, результатом чего стал такой конвейер по выпуску ученых-технарей, в конце которого уже не было свободных рабочих мест.

И без того унылая ситуация ухудшилась еще больше, когда закончилась холодная война, а конгресс США в 1993 году зарубил строительство ССК — сверхпроводящего суперколлайдера, по тем временам самого крупного на планете ускорителя частиц.

Можно сказать, что физики и математики с солидными учеными степенями появились на Уолл-стрит в самый разгар финансовой революции. Галопирующая инфляция, среди прочих факторов, сделала финансы более сложным и рискованным делом, а это требовало все более серьезных математических навыков и знаний для анализа даже сравнительно простых инвестиций — вроде облигаций. Вот тут-то в массовых количествах и появились ученые-квонты, для которых что цены на облигации, акции или прочие ценные бумаги, что потоки платежей в целом — прежде всего множества чисел, подчиняющихся неким законам вероятностных распределений.

Вполне очевидным образом это роднит рыночные процессы с миром физики. Еще в 1900 году французский ученый-математик Луи Башелье (Louis Bachelier) отметил в своем аналитическом исследовании, что цены на финансовых рынках колеблются, похоже, столь же случайно, как мечутся частицы под действием беспорядочного движения молекул.

ДЛЯ УЧЕНЫХ — КВОНТОВ ЦЕНЫ НА АКЦИИ И ПОВЕДЕНИЕ КАРТ В АЗАРТНЫХ ИГРАХ — ЛИШЬ МНОЖЕСТВА ЧИСЕЛ, ПОДЧИНЯЮЩИХСЯ ЗАКОНАМ ВЕРОЯТНОСТНЫХ РАСПРЕДЕЛЕНИЙ

На первый взгляд, такое заключение означало, что предсказать случайные скачки цен по этой причине невозможно — а значит, и «победить» рынок с помощью определенной вычислительной стратегии никак нельзя. Но можно было посмотреть на проблему и иначе, что и сделал в середине 1960-х годов молодой в ту пору математик Эд Торп (Ed Thorp), подметивший, что довольно часто биржевые цены бывают завышены, а следовательно, этим можно воспользоваться для получения собственной выгоды.

Специфический взгляд Торпа на проблему объяснялся тем, что он очень рано начал использовать математику для делания денег — поскольку первым, вероятно, сумел разработать строго научно обоснованную стратегию подсчета карт при игре в казино. Многократно и прибыльно проверив свой метод в деле, в 1962 году Торп выпустил книгу-бестселлер «Победи крупье» (Beat the Dealer), где с подробностями дал математическое обоснование стратегии для стабильного выигрыша за карточным столом. Книга породила множество последователей и вызвала огромный переполох среди владельцев казино, которым пришлось срочно менять собственные правила и запрещать подсчет карт.

Эд Торп тем временем переключился на игры с куда более крупными ставками и всерьез занялся анализом механики биржевых торгов. Спустя три года появилась его вторая эпохальная работа — «Победи рынок. Научная система для фондовой биржи» (Beat the Market: A Scientific Stock Market System). В этой книге столь же строго, на базе четких математических оценок и расчетов было показано, как можно эффективно выявлять краткосрочные расхождения в случайно колеблющихся ценах на акции и облигации, стабильно извлекая из этого прибыль.

Запустив в работу свою научную стратегию, Торп сделал на перепродажах производных ценных бумаг весьма приличные деньги, так что вскоре смог поставить процесс на индустриальную основу, создав собственный хеджевый фонд. Сегодня Торпа по праву считают «крестным отцом» математических биржевых спекуляций, а в документальной книге Паттерсона о квонтах чуть ли не все главные герои выбрали свой путь из науки в финансы под глубоким впечатлением от двух книг Торпа, ставших для них чем-то вроде Ветхого и Нового Заветов.

Забегая чуть вперед, следует отметить, что многие квонты, впоследствии ставшие копировать стратегию «крестного отца», проигнорировали жизненно важный элемент его беспроигрышного метода. Эд Торп всегда прекрасно понимал, что неслучайные события и всплески паники на рынке могут полностью разрушить даже самую хорошую математическую модель. Поэтому сам он всегда соотносил свои ставки с имеющимися финансовыми ресурсами, вкладывая в игру лишь строго ограниченную долю капитала. Как продемонстрировали все финансовые крахи последних лет, хладнокровно следовать этому золотому правилу способны очень немногие.

Математические методы для получения прибылей в финансовой индустрии развивались множеством людей на самых разных направлениях. Одним из величайших успехов — или, как еще нередко говорят, «парадигматическим достижением» — среди побед квонт-революции принято считать фондовые опционы. (Некоторые злопыхатели, впрочем, сварливо отмечают, что в основе своей это просто еще одна схема финансовой пирамиды, хотя и весьма изощренно завуалированная.)

В 1970-е годы математики Фишер Блэк, Майрон Шоулз и Роберт Мертон (Fischer Black, Myron S. Scholes, Robert C. Merton) сумели установить, как надлежит оценивать и ограничивать фондовые опционы таким образом, чтобы гарантированно обеспечить прибыль. Или так, во всяком случае, многим тогда показалось (учитывая последующие события). Соответствующая математическая схема получила название «модель Блэка — Шоулза» и с тех пор считается золотым стандартом всех квонтов.

В прежние времена, когда на биржах царили эксперты «качественного анализа», если цены на акции двигались вверх, то опцион был хорошей сделкой. Однако для «количественного анализа» по модели Блэка — Шоулза становилось уже совершенно неважно, вверх или вниз движется цена акций, поскольку схема давала рецепт действий для любой из ситуаций. Подразумевая, что цена флуктуирует случайно день ото дня, эта модель дает предписания, как все время выигрывать, покупая и продавая активы и их облигации.

В каком-то смысле уравнение Блэка — Шоулза напоминает те дифференциальные уравнения физиков, с помощью которых описывается тепловая диффузия и другие случайные процессы в природе. Но с той особенностью, что здесь вместо молекул и атомов, беспорядочно прыгающих в определенном объеме, выступают цены фондов.

В реальности, впрочем, все оказывается сложнее, чем в теоретической модели. Например, настоящим рынкам отнюдь не свойственна совершенная эффективность: и люди на торгах действуют далеко не всегда рационально (жадность, стадность, паника), и цены там вовсе не обязательно подстроены под правильный уровень. Да и вообще, сама идея о «правильном» уровне цен на рынке — это скорее миф, нежели реальность.

Одним из суровых следствий такого рода несогласованностей является то, что именно в периоды кризисов — когда вы более всего нуждаетесь в надежных финансовых моделях для минимизации рисков — эти модели могут очень впечатляюще разваливаться. И погребают, бывает, под своими обломками авторитет собственных создателей.

Так, достопочтенные доктора наук Мертон и Шойлз в 1997 году за свою модель фондовых опционов получили Нобелевскую премию по экономике. А всего лишь год спустя компания Long Term Capital Management, очень мощно богатевший до этого квонт-фонд, среди директоров которого были новоиспеченные нобелевские лауреаты, с треском лопнула. Причем многомиллиардные долги LTCM (фактически все свои активы фонд покупал на средства, взятые в кредит) под нажимом государства пришлось гасить банкам-конкурентам — дабы не обрушился весь финансовый рынок. Потому что суммарная стоимость многосторонних рисков из-за разветвленных операций LTCM оценивалась цифрами свыше триллиона долларов.

Кризисные события 2008 года наглядно показали, что печальный урок фонда LTCM практически никого и ничему не научил. Скорее, даже наоборот: когда долги LTCM были выкуплены, остальные игроки «из больших» поняли, что и они тоже могут идти на очень серьезные финансовые риски, и их точно так же спасут, если все пойдет наперекосяк, — ситуация для них, по сути дела, беспроигрышная. Ну а это дало начало особой ментальности самых богатых компаний, выражающейся формулой «слишком велик, чтобы обанкротиться».

К надежности математических моделей и трейдинговых алгоритмов этот процесс, как несложно понять, имеет уже весьма отдаленное отношение.

Когда «крестного отца» Эда Торпа при случае спросили, что он думает о причинах кризиса и роли в нем квонтов, он ответил довольно сердито. Банки и хеджевые фонды лопались, сказал он, потому что игнорировали то, для чего вообще существует стратегия управления рисками: никогда не ставить на кон так много, чтобы можно было потерять все. А все, кто разорился, ставили слишком много, причем использовали для этого деньги, взятые взаймы…

Как бы то ни было, роль квонтов в современных финансовых структурах не только велика, но и продолжает стабильно расти, а потому регулярно звучат голоса, пытающиеся возложить именно на бывших физиков-математиков вину за последний финансовый кризис. Чаще всего при этом цитируют легендарного финансиста Уоррена Баффета, который в одном из телевизионных ток-шоу сформулировал (никак не обосновывая свой афоризм): «Все, что я могу сказать, — бойтесь умников, формулы приносящих».

И что любопытно — даже сами квонты обычно имеют смелость признать: то, чем они занимаются в финансах, не совсем наука. Об этом с юмором говорит бывший ученый-теоретик д-р Имануил Дермен в своей книге «Моя жизнь квонтом. Размышления о физике и финансах»: «В физике однажды может появиться Теория Всего. А в финансах и общественных науках вы бываете счастливы уже тогда, когда появляется теория, пригодная хотя бы к какому-то употреблению»2 .

1 Patterson Scott. The Quants: How a New Breed of Math Whizzes Conquered Wall Street and Nearly Destroyed It // Crown Business. 2010. February 

2 Derman Emanuel. My Life as a Quant: Reflections on Physics and Finance. Wiley, 2007